Shisato🇨🇳
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Senior Algorithm Engineer for Autonomous Navigation System in China, Developing OSS,
China
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Simulation of NDT grid map construction with 2D LiDAR
#Python
#AutonomousVehicles
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自分がこれまで直に見て聞いてきた限りだと、海外で自動運転エンジニアとして就職する際の最高の想定年収は、1400万円～3000万円であり、そのときの求人は、
お掃除ロボットのナビゲーションアルゴリズムエンジニア
でした。(自分は最終面接で落ちました。。)
求人の内容としては、
続く↓
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このやり方でリスニングとシャドーイングを数年間毎日続けてるんですが、今回の海外転職を実現できたのはそのおかげだと思ってるので、英語と技術を同時に学びたい人は本当にお勧めです。
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自動運転システム全体のソフトウェアアーキテクチャを勉強するために、簡易的な2次元シミュレータを作ってる。
とりあえず、コースデータを与えると四輪自動車がPure Pursuitアルゴリズムで経路追従するようにしてみた。
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NVIDIAのTechnical Interviewを受けたが自分のプログラミング言語に対する理解度も英語力もダメ過ぎて撃沈。。
まあでも、これまで書類選考すら通らなかったのに、今回は書類→Phone screeningとクリアして3ステップ目のTechnical Interviewまで進めたのは大きな前進と前向きに捉えたい。
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定期的にカルマンフィルタを学び直したくなる一環で、1次元の車両位置を推定する基本的なシミュレーションを実装してみた。これからカルマンフィルタに入門したい人達の参考になれば。
カルマンフィルタで1次元の車両位置を推定するPythonプログラム - EurekaMoments
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Simulation of localization by Extended Kalman Filter and path tracking by Pure pursuit controller
#Python
#AutonomousVehicles
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これだけの技術解説の動画が無料で観れるのだから本当にいい時代だと思う。
自動運転技術と英語を同時に学べるYouTube動画リンク集 - EurekaMoments
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自動運転エンジニアとして働くのに、ROS以外で使えた方が需要ありそうなのはこれら
MATLAB/Simulink
CarSim
PreScan
Unreal Engine
どこの企業も、これらを駆使して仮想シミュレーション環境が構築できる人材を求めてる印象があった。
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自分が転職活動の際の技術面接で聞かれたC++質問と、それらについて勉強し直したときのメモ。
分かっているつもりでも、いざ実際に聞かれてしかもそれを英語で答えるとなると難しいものです。
ソフトウェアエンジニアの技術面接で実際に出たC++質問集 - EurekaMoments
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カルマンフィルタ学び直しの第二弾。今度は車両位置に加えて速度も推定するシミュレーションを実装してみた。今回も紹介記事を書いたので、カルマンフィルタを勉強したい人の助けに少しでもなれば嬉しいです。
カルマンフィルタで1次元の車両位置と速度を推定するPythonプロ…
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最近面接をしていた、中国上海にあるSonyのChina Software Centerからオファーを貰えることになった。
これから契約交渉だけど、もし決まればそこでレベル5自動運転システムを目指した研究開発をすることになる。
正式決定まで安心はできないけど、今日一晩くらいはこの喜びを噛みしめたい。
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ROSを数年ぶりに触ることになった際にいろいろ基本的なことを忘れていたので、一から勉強し直したときのメモ。
これを書いたときはROS 1, Melodicだったけど、今度はROS 2版も書きたい。
ROSでプログラミングをする際に最低限知っておくべきことのまとめ - EurekaMoments
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ただし、自分が仕事で書いたコードは全て社外秘なので当然提出できるはずもなく、代わりにGitHubで公開していた趣味、勉強のために書いたコードを提出してOKを貰えました。
なのでやはり、GitHub等で自分のスキルを簡単に共有できるようにしておくのは大事だなと改めて思いました。
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カルマンフィルタの学び直しで、1次元の車両位置と移動速度を同時に推定するPythonプログラムも作った。先日公開した車両位置推定のブログにかなり多くの良い反応をいただいたので、こちらも解説記事を書いて近々公開します。
(上段が位置の推定、下段が速度の推定)
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英語と技術を同時に学べるYouTube動画でもう一つおススメなのが、MITの研究学者であるLex Fridman先生のチャンネルです。
Waymoのような自動運転をリードしている企業の人をゲストに招いた講義動画を見れば、自動運転技術を学びつつ、英語力を養うことができます。
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購入したゲーミングPCにWSL + ROSをインストール。
Windows11のWSLからはVcXsrvなどを使わなくてもGUIアプリが動くので、rvizなどをより簡単に起動できるようになってる。素晴らしい。
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詳解確率ロボティクスの第12章にあるProbabilistic Flow Control(PFC)をJuliaで実装しました。
MCLの自己位置推定に十分な数のランドマークがない環境にて、推定の信頼度が低くなったらパーティクルを撒き直し、ゴールに近いものを行動決定時に重視することで、ロボットをゴールに到達させています。
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業務内容
LiDAR, Radar, Camera, IMU等の複数センサを組み合わせた地図構築と自己位置推定アルゴリズムの開発
経験
コンピュータサイエンスやロボット工学専攻の学位を持っており、組み込みソフトウェア開発の経験を持っていること
続く↓
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千葉工業大学 上田先生の著者である詳解確率ロボティクスにて紹介されているサンプルコードを一通りJuliaで実装して公開しました。
Pythonとの違いや個人の趣味でアレンジしてる部分もありますが、ロボティクスとJuliaを学びたい人の参考になれば嬉しいです。
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聞かれた質問一覧。
Your strongest programming language
Difference of C++ and Python
Difference of class and struct
Memory allocation of C++
Difference of Stuck and Heap
Stack overflow
Memory leak
Recursive function
Template class
Virtual function
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はてなブログに投稿しました #はてなブログ
Mobileyeの自動運転システムの安全機能で採用される数理モデルについて解説された動画を和訳し、概要についてまとめました。
Mobileyeの自動運転車で採用される安全機能のための数理モデルRSSの概要 - EurekaMoments
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必要な自律移動アルゴリズムの経験
LiDAR SLAM / Visual SLAM
Localization
Mapping
Path Planning
Probabilistic Estimation Filter
Sensor Fusion
Kidnapped Problem
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Brian Douglas先生のこのYouTubeを見るのは、英語力と同時に自動運転の一般的な技術を学べるのでお勧めです。他にもいろいろな技術講義動画があり、
Navigation
Localization
SLAM
Path Planning
Sensor Fusion
Control
といった一連の技術が網羅されてて素晴らしいです。
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自動運転エンジニアの海外求人で、Path Planningシステムの開発ポジションだけは何故か、扱った経験が必須となるアルゴリズムが具体的に要件に挙げられてる。必ず見かけるのは、
1. Dijkstra
2. A*
3. RRT/RRT*
4. Hybrid A*
だった。こ���らの研究開発や実用化の経験がある人は需要高いと思う。
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個人的におすすめの自動運転の各種要素技術と英語を学べる動画を全てブログにまとめました。英語も勉強したいけど時間が取れないというエンジニアの方々の助けに少しでもなれば嬉しいです。
自動運転技術と英語を同時に学べるYouTube動画リンク集 - EurekaMoments
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全方位LiDARで周囲のオブジェクトをスキャンして点群を出力するシミュレーション。距離と方位にノイズも含めるようにして、それらしくなった。
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自動運転システムのソフトウェア開発してます。
今は機械学習で物体認識をやりたくてPythonを勉強しています。プログラミング技術も日々勉強中。
他のエンジニアの人達と繋がって刺激しあいたいと思いtwitter とブログを始めました。良かったら仲良くして下さい!!
#駆け出しエンジニアと繋がりたい
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鉱山での自動運転で良くある問題にLiDARによる砂埃の誤検出があるけど、それをなんとかするアルゴリズムを10日以内に作れというタスクを与えられた。
現場でオペレーションに悪影響しまくってて、早く改善しないとヤバいぞとプレッシャーをかけられ、これが中国のシステム開発のスピード感かと思った。
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求められるアルゴリズムとデータ構造の知識
Trees
Stacks
Priority Queue
Heap
Hash Table
Graph
Dijkstra
A*
RRT / RRT*
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今後のために質問とその解答例をブログにまとめ始めた。これから少しずつ更新していこう。
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Julia版詳解確率ロボティクスの第3章をスタート。
まずは2輪モデルのロボットが別々の動きをするアニメーション実装。徐々にロボティクスらしくなってきた。
アニメーション実装はPythonよりもJuliaの方が書くのが楽です。
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ブレーキ時にタイヤと地面に生じる力の関係についてのメモ。これを活用すると、ブレーキ時の制動距離を予測した衝突判定が可能になる。
実際は荷重移動なんかも考慮するので、こんなに単純ではないけど。。
自動運転のためのブレーキシステムの基礎知識 - EurekaMoments
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Baiduの自動運転OSSであるApolloを動かしてみたくて、連携をサポートしているLGSVL Simulatorについて調べて、その概要をまとめたときの記事。
自動運転シミュレータ LGSVL Simulatorの概要 - EurekaMoments
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自分が満たしてる要件は全体の半分以下でしたが、それでも面接はある程度突破できたので、必ずしも全てを満たさなきゃいけないわけじゃない。
むしろ、これらの要件を満たせるような化け物エンジニアがこの世にいるのだろうか？？？
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職場でROS 2を使って今後の開発をやることになったので、環境構築を効率化するためのDockerfileを作った。GUIアプリも動いてGPUも使えるようにしている。
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今回の転職活動の選考で受けたプログラミングテストの中で、下記の2つは実践的で面白く、その人の能力を評価するなら、LeetCodeみたいな問題よりいいんじゃないかと思った。
複数の凸包の内重なり合うものを探索する問題
屋外環境を検知してるLiDARの3次元点群から砂埃の検知点を除去する問題
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Simulation of Automated sensor's extrinsic parameters
on vehicle estimation by Unscented Kalman Filter
#Python
#AutonomousVehicles
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先日公開した経路追従シミュレーションに続き、外界認識のシミュレーションを実装中。
とりあえず静的/動的な障害物を任意に召喚できるようにしたので、これらをLiDARでスキャンして2次元点群を出力できるようにしたい。
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10日でやれと言われたLiDARの埃除去アルゴリズムの実装、なんとか間に合った。これからプロダクトコードにマージされて本番環境にデプロイされるとのこと。
中国来て２か月半、記念すべき初マージなので嬉しい。さて、本番環境でどれほどのパフォーマンスを示せるのか。楽しみでもあり不安でもある。
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海外の企業の採用選考で落選した場合、その結果というのは連絡されずに放置されてフェードアウトということがほとんどです。
その中で唯一、NVIDIAだけは選考結果が通過でも落選でも必ずすぐ(1週間以内)に連絡をくれたので、非常に好印象の会社でした。
NVIDIAの選考プロセスは、
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多くはないけど、Localizationが得意な人の求人もちらほらあった。特に「誘拐問題」を扱った経験の需要は高そう。
「誘拐問題」とは、「ロボットの位置が突然別の場所に瞬間移動しても高精度な位置推定を再開できるか」と、「位置推定の計算結果がおかしいときに、それを検出できるか」の2つを指す。
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求められるソフトウェア開発経験
10年以上のC++プログラミングの経験
アジャイル開発
デザインパターン、アンチパターンに精通
マルチスレッドプログラミング
ソフトウェアアーキテクチャの構築経験
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詳解確率ロボティクス第2章のPythonコードを一通りJuliaコードに翻訳して公開しました。近々ブログで解説記事も書きます。
ディレクトリ構成は今後も更新していくと思いますが、まずは一旦アウトプット。ロボティクスとJuliaを同時に学びたい人は是非覗いてみてください。
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この頃は、オブジェクト指向とは何かに拘っていたけど、本質は可読性、保守性、拡張性が良いコードを書くこと。それを意識すれば、この記事に書き出した各ポイントは自然と意識するようになる。
オブジェクト指向プログラミングについて学んだ事のメモ - EurekaMoments
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機械学習による異常検知と変化検知についての勉強メモと、参考になる良記事のリンクを記事にまとめました。
機械学習による異常検知と変化検知の基礎知識 - EurekaMoments
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今の仕事で自動運転システムのアーキテクチャを一から考えて、そのソフトウェアをROS 2使って設計・実装するようになってから、Autowareのドキュメントやコードをめっちゃ見て勉強させてもらってる。
業界をリードしてる人達の作り上げたものはやっぱり凄いですね。
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最近まで転職活動してて、海外の自律移動エンジニア募集の求人で、各要素技術を需要がありそうな順に挙げると、こんな感じかな。
何故かは知らないけど。
1. SLAM
2. Path Planning
3. Mapping
4. Computer Vision
逆に、RADARによる認識とか車両制御みたいな技術はあまり求められてる印象がない。
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自動運転システムの開発やってる癖に車素人なので初めて知った。障害物検出したときとかの自動ブレーキ時にこういうステアリング動作をさせた方がいいんだろうか。
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最近少しずつ発信し始めた、Julia版詳解確率ロボティクスの解説記事を書き始めました。まずは手始めにコードを動かせるようになるための始め方についてです。
今後シリーズ化して書いていくので、Juliaやロボティクスに興味ある方々の参考になれば幸いです。
Juliaで学ぶ確…
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最近のSLAM業界では、Gaussian Splatting SLAMという手法が流行り的な事を上司から言われたんだけど、どなたかSLAMに詳しい方いましたら、特徴、長所、短所あたりをざっくりで良いのでご教示いただけないでしょうか？
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今日から中国上海の自動運転スタートアップでの新しい仕事がスタートしました。いい環境を提供してもらえて、チームメイトも歓迎してくれてるので、まずはいい滑り出し。生き残れるように頑張ります。
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はてなブログに投稿しました #はてなブログ
これだけまとめておけば、今後はもうUbuntuを入れる際に困ることはないだろう
Windows PCにUbuntuを入れる際のやることリスト - EurekaMoments
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仕事を通じてだと、なかなか自分の欲求を完全に満たすのは難しいので、自分の場合は自動運転ソフトウェアの構築を一から勉強したいという思いからOSSという形で作り始めました。
ROS2の知識深めたいけど、職場だとガチガチに構築済みのリファクタ前のコードしか触らせてくれないので、プライベートな時間でROS2で一からなんか作ることをした方がいい気がしてきた。
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以前、自動運転技術の研究をしているとある大学の先生の話を聞いて印象的だったのは、
「レベル4以上の完全自動運転よりも、レベル2相当のADASのような運転支援システムの方が遥かに難しい」
と仰っていたこと。
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はてなブログに投稿しました #はてなブログ
SLAMについて学べる動画リンクを追加しました。ボン大学のCyrill Stachniss先生が丁寧に解説してくれていて、SLAMの勉強には最適だと思います。
自動運転技術と英語を同時に学べるYouTube動画リンク集 - EurekaMoments
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Waymoの自動運転システムで採用されているBehavior Modelsについてプレゼンされている動画。今度はこれを和訳して、概要をブログにまとめようかな。
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ちなみに、この求人を出していた企業の選考では、プログラミングテスト/面接はなく、書類選考と複数回の面接のみでした。
その代わり、自分のこれまでの自動運転システム開発経験が分かるポートフォリオを出すよう依頼され、それは現職の経歴や実際に自分が書いたコードなどを指します。
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明けましておめでとうございます。2023年は中国にやっとこさ移住できて、現地の彼女と再会出来たと思ったら、今の会社でレイオフをくらうという天国から地獄への一年でした。
ちなみに本日1月1日に晴れて入籍したので、早く次の仕事が決まるように頑張ります。
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自動車の運動と制御を学ぶのに、その基礎になる物理の知識を勉強し直した時のメモ。(直線運動)
高校レベルの内容だけど、実際に必要になってから学び直すと、当時よりも理解が深まって良い。
自動車の運動学を理解するために必要な物理の基礎~直線運動編~ - EurekaMoments
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中国に来てからの最近の仕事スタイル
自動運転アルゴリズムの論文読む
コード書いてデバッグ、テスト
会議は基本週一の進捗確認だけ
一つのタスクのノルマは2週間くらい
残業はほぼしてない
納期が日本にいた頃よりアグレッシブだけど、ちゃんと目の前のタスクに集中できる環境だから悪くない。
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これが新卒研修の資料とは。羨ましすぎる。
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リアルタイム性を意識したソフト設計、再利用性、品質を担保するための取り組みなど、組み込みソフトウェア開発の全体を一気に学べる、とても内容の濃い書籍でした。
組み込みソフトエンジニアを極めるために必要なこと - EurekaMoments
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Mobileyeの自動運転車両で採用される安全機能のための数理モデルを解説する動画。予想以上にしっかり解説してる良い動画なので、和訳してブログにまとめようかな。
Mobileye's Responsibility-Sensitive Safety Mathematical Model Explained
@YouTube
より
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自動運転といえば公道での実用化が想像されますが、実は鉱山環境での自動運転もアツいです
日本ではコマツが既に無人ダンプトラックを実用化して、近年では日立や米国のCAT、中国のSanyが猛追して覇権を争う痺れる展開
この業界ももっと認知されて、盛り上がってほしいな
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今日、中途採用の面接を受けていた会社から内定をいただいた。
昨年、中国上海に移住すると決めて、転職活動を始めて気付けば一年。
やっとこさ得た内定。これから年収とかビザの交渉とかがあるけど、とりあえず今はこの一年を乗り越えた自分を褒めたい。
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オファーレターにサインして、これで今回の転職活動が終了。
4月から上海のスタートアップ企業で、自動運転システムの研究開発をやります。今までよりも良い待遇で迎えてもらえたので一安心。
この後ももう少し中国で頑張ってみます。まずは最初の試用期間でクビにされないことが当面の目標かな。
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ここ数日中国の自動運転系の求人を見てて、思ったよりもどこも給料が低いなと感じた気取る、これが原因かな。
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ついに念願だった中国の会社からのオファーレターが貰えた。
大型トラックの自動運転システムを開発するソフトウェアエンジニアのポジション。
転職活動始めてから約3年弱。長かった。。
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日本の会社から海外の会社に転職して2週間経つけど、現時点でしてよかったと思う理由。
年収それなりにアップ
そこそこ広い社宅にタダで住める
食堂で朝昼夜をタダで食べれる
会社の敷地がめっちゃ広い
タダで使えるスポーツジムがある
余計な雑務とかがなく、自分のタスクに集中できる
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うちの職場にもこのクッション欲しい
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はてなブログに投稿しました #はてなブログ
今回の転職活動の内容をブログにまとめました。
同じく中国やその他海外で、自動運転エンジニアとして働いてみたい人達の助けに、この記事が少しでもなれたら幸いです。
日本企業から中国企業に転職して自動運転エンジニアとして…
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MobileyeのYouTube動画で紹介された数理モデルについて概要をまとめた記事。自分でも実装してシミュレーションしてみようかな。
Mobileyeの自動運転車で採用される安全機能のための数理モデルRSSの概要 - EurekaMoments
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Autoware全体のアーキテクチャについてはこっちの記事で解説されてる。
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今まで見てきたソフトウェアテスト関連の記事の中で、今のところ一番学びが多かった。品質保証の在り方が良く分かって感動した。
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経路追従の基本であるPure PursuitアルゴリズムをMathWorksのYouTube動画で勉強中。
解説だけでなく、MATLAB & Simulinkモデルによるシステムアーキテクチャや制御シミュレーションも見れて面白い。
Vehicle Path Tracking Using Pure Pursuit Controller
@YouTube
より
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はてなブログに投稿しました #はてなブログ
Occupancy Grid MapでLiDARの点群から埃を除去するROSプログラム - EurekaMoments
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お、今なら確率ロボティクスのKindle版がかなり安く買えるようになってる
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久しぶりに海外の自動運転エンジニアの求人覗いたけど、相変わらずSLAMに精通した人の需要が高い。今いる中国の職場でも、GNSSを使って自己位置推定出来ない状況をSLAMで切り抜けよう、特に動的に変わり続ける鉱山環境で如何に地図を更新し続けて精度を保つか、というところへも問題意識が強い。
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以前LOVOTの特集記事を読んで凄いと思ったのは、そういう感情表現とかそのための可愛い仕草を作り出すために、プロのアニメーターを雇って、彼らがガチプログラミングまでしているというとこ。
一見関係なさそうな他業界からも人材を獲得しようとするあたりに、本気度というか徹底ぶりを感じる。
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ADASにちょっとずつ機能を肉付けしていって、気が付いたら完全自動運転になってた、みたいな感じがいいのかなと思ってます。ちゃんとお金を稼ぎつつ、未来のための研究もする。
だいぶ前から言われてきた「自動運転は採算取れないので、ADASで稼ぐのが現実的」が顕在化したか。実際、自動運転公共サービスも公的資金がないと厳しい。
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外界センサのオートキャリブについて調べてたらこんなOSSを見つけたので味見してみることに。
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Julia版詳解確率ロボティクス
パーティクルフィルタベースの位置推定をしつつ、パーティクルごとに地図(ランドマークの位置)をカルマンフィルタ推定するFastSLAM1.0のシミュレーションを実装しました。
最終的な地図は、もっとも尤度が大きいパーティクルが持つ地図を採用してます。
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今までDockerで開発環境構築をしてきた中で数多くのブログ記事に助けられたので、当時のハマりポイントとともにブログにまとめました。
はてなブログに投稿しました #はてなブログ
Dockerで開発環境を構築する際のハマりポイントと助けられた記事のまとめ - EurekaMoments
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今日は中国の会社との1次面接でたった今終了。自分の経験についての質問が前半の30分、後半の30分でコーディングテスト。
問題は「C++のshared_ptr的な機能を持ったクラスを実装しろ」。Leetcode的なのが来ると思ってて慌てたけど、面接官と議論しながらなんとか完了。
果たしてどんな結果になるか。
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上記のような英語力の向上に加え、今回自分が取り組んだ海外転職の面接・テスト対策をこちらに全てまとめているので参考に。
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中国国内での転職活動を始めて２ヶ月。もうダメかと思っていたところに、ついに上海の会社からオファーが来た！！
前回は3年かかったのに比べればめっちゃ短いけど、やっぱり苦しかったし、本当に嬉しい。
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Pythonでデータ解析をし始めた頃に勉強兼ねて作ってみたツールの記事。各データの統計量、各種グラフをさっと出すのに便利。時系列データをアニメーションで再生する機能も入れたいな。
CSVファイルのデータを手軽にグラフ化するGUIツールを作ってみた - EurekaMoments
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拡張カルマンフィルタによる自己位置推定のJuliaサンプルコード。
青の楕円と直線は、位置と方位の3σ推定誤差の範囲。
線形近似による誤差があるためか、前回のパーティクルフィルタよりも推定誤差が大きく、また観測の系統誤差に引っ張られやすくなってる印象がある。
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自動ブレーキシステムが達成すべき性能を決めるための考え方をまとめたメモ。
センサのような各種コンポーネントの仕様や車両のダイナミクスを考慮すればロジカルな検討ができます。
自動運転のための自動ブレーキ機能に要求される性能の決め方 - EurekaMoments
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「1から始めるJuliaプログラミング」を読了。
書きやすさや高速さは勿論、標準装備された各種マクロが便利過ぎて、まだ発展途上だけども良い言語です。
この書籍も全体的に丁寧な解説で分かりやすく、特に終盤の高速化テクニックは、プログラミングそのものをする上で改めて勉強になる良い内容でした。
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一次面接からは主に技術的な質問をされます
自分の仕事内容と実績の紹介
それに関する技術的な質問
自分が一番得意なプログラミング言語は何？
そのプログラミング言語についての技術的質問
自分の場合はC++についてでしたが、こちらの記事にあるようなことを聞かれました
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